在硅谷，顶尖AI人才的身价突破天际！最近，Meta豪掷数亿美元签下最顶尖的AI研究者。硅谷这场人才战争也越演越烈。这是否值得投资？这场人才争夺背后，又隐藏着怎样的深层次问题？
GPT-4o引爆全球「吉卜力风格」风潮后，其核心成员——华南理工学霸Lu Liu与伯克利博士Allan Jabri——双双跳槽Meta，两人曾在OpenAI主导多模态AI研究，与奥特曼同台展示关键功能。此次挖角再次凸显OpenAI内部动荡后的人才流失危机。
余家辉。 一个在中文互联网几乎隐形的名字，却让硅谷两大AI巨头撕破脸皮。
vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
你敢想象吗？你的工作“含人量”多少，决定你值多少钱？“含人量”是我首次创造的一个中文通俗词汇，用来转译论文核心概念“Human Agency Scale”，以后谁要引用，请注明出处是这里哈~
凌晨三点的 AI 实验室，键盘敲击声在空荡的房间回响。屏幕上，博士生小王、小李、小赵正疯狂调整模型参数，只为在 NeurIPS 截稿前将准确率从 98.2% 刷到 98.5%。
昨天发现Mary Meeker又重新开始发布她每年一次的《互联网趋势报告》，只不过这次开始叫《人工智能趋势报告》了，整份报告有 340 页，非常详细的分析了AI领域的现状。
我们发现，当模型在测试阶段花更多时间思考时，其推理表现会显著提升，这打破了业界普遍依赖预训练算力的传统认知。
ChatGPT「舔狗化」事件背后，暴漏目前AI仍是「黑箱」。 一场关于「机制可解释性」的路线分歧，正撕裂AI研究最核心的价值共识。谷歌认怂，Anthropic死磕——AI还能被「看懂」吗？
多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLM）正迅速崛起，从只能理解单一模态，到如今可以同时理解和生成图像、文本、音频甚至视频等多种模态。正因如此，在AI竞赛进入“下半场”之际（由最近的OpenAI研究员姚顺雨所引发的共识观点），设计科学的评估机制俨然成为决定胜负的核心关键。
